| 摘要 | 第3-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 代理模型技术的国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 几种常用代理模型技术的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 径向基代理模型技术的国外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.3 径向基代理模型技术的国内研究现状 | 第14页 |
| 1.3 径向基代理模型技术难点 | 第14-15页 |
| 1.4 本文的主要研究内容与技术路线 | 第15-18页 |
| 2 径向基代理模型技术体系研究 | 第18-28页 |
| 2.1 代理模型技术 | 第18-21页 |
| 2.1.1 常用实验设计特点分析 | 第18-20页 |
| 2.1.2 常用代理模型特点分析 | 第20-21页 |
| 2.2 代理模型技术的测试与评估 | 第21-25页 |
| 2.2.1 模型拟合精度比较 | 第22页 |
| 2.2.2 模型拟合性能比较 | 第22-25页 |
| 2.3 径向基代理模型技术研究框架 | 第25-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 3 改进拉丁超立方实验设计研究 | 第28-36页 |
| 3.1 拉丁超立方设计局限性分析 | 第28-30页 |
| 3.2 基于均匀抽样的拉丁超立方设计 | 第30-32页 |
| 3.2.1 改进拉丁超立方设计基本思想 | 第31页 |
| 3.2.2 改进拉丁超立方设计的步骤 | 第31-32页 |
| 3.3 数值算例仿真评估 | 第32-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 4 改进七星瓢虫智能优化算法研究 | 第36-44页 |
| 4.1 七星瓢虫优化算法简介 | 第36-38页 |
| 4.1.1 七星瓢虫优化算法的原理 | 第36-37页 |
| 4.1.2 七星瓢虫优化算法的流程 | 第37-38页 |
| 4.2 基于变异策略的自适应七星瓢虫优化算法 | 第38-40页 |
| 4.2.1 改进七星瓢虫优化算法的核心思想 | 第38-40页 |
| 4.2.2 改进七星瓢虫优化算法的具体步骤 | 第40页 |
| 4.3 数值算例仿真验证 | 第40-43页 |
| 4.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 5 基于联合策略的径向基代理模型技术研究 | 第44-64页 |
| 5.1 径向基代理模型技术的局限性 | 第44页 |
| 5.2 基于多策略的径向基代理模型技术 | 第44-53页 |
| 5.2.1 局部密集加点策略 | 第45-46页 |
| 5.2.2 全局均匀选点策略 | 第46-47页 |
| 5.2.3 最小距离筛选策略 | 第47页 |
| 5.2.4 基于多策略的径向基代理模型技术的基本流程 | 第47-48页 |
| 5.2.5 数值与工程算例仿真分析 | 第48-53页 |
| 5.3 基于融合核函数的径向基代理模型技术 | 第53-58页 |
| 5.3.1 改进代理模型技术的基本思想 | 第54-55页 |
| 5.3.2 基于融合核函数的径向基代理模型技术基本流程 | 第55-56页 |
| 5.3.3 数值算例仿真分析 | 第56-58页 |
| 5.4 基于联合策略的径向基代理模型技术 | 第58-63页 |
| 5.4.1 基于联合策略的径向基代理模型技术基本思想和流程 | 第58-59页 |
| 5.4.2 基于联合策略的径向基代理模型技术性能评估 | 第59-63页 |
| 5.5 本章小结 | 第63-64页 |
| 6 基于联合策略的径向基代理模型技术工程应用研究 | 第64-78页 |
| 6.1 代理模型技术求解实际问题的基本思想 | 第64-65页 |
| 6.2 立柱的数学问题模型建立 | 第65-70页 |
| 6.2.1 立柱的具体优化目标确定 | 第66-68页 |
| 6.2.2 立柱的具体设计变量确定 | 第68-69页 |
| 6.2.3 优化设计数学模型的建立 | 第69-70页 |
| 6.3 基于改进径向基代理模型技术的立柱优化设计 | 第70-77页 |
| 6.3.1 代理模型构建与评估阶段 | 第71-75页 |
| 6.3.2 优化设计验证阶段 | 第75-77页 |
| 6.4 本章小结 | 第77-78页 |
| 7 总结与展望 | 第78-80页 |
| 7.1 结论 | 第78-79页 |
| 7.2 展望 | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80-82页 |
| 参考文献 | 第82-88页 |
| 在校学习期间发表的论文 | 第88页 |
